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更新时间:2021/09/18 GMT+08:00
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什么是联邦学习

联邦学习是一种加密的分布式机器学习技术,它是指参与联邦学习的各用户在不共享本地数据的前提下共建AI模型。其核心是:参与方在本地进行模型训练,然后仅将模型更新部分加密上传到云端,并与其它参与方的模型更新部分进行汇聚整合,形成一个公共的模型,这个公共的模型再由云端下发给各参与方,通过反复的本地训练以及反复的云端整合,最终得到一个更好的AI模型。

NAIE联邦学习部署服务基于华为云的计算资源,集成云端联邦中心开发环境,为终端、边缘设备、本地数据中心提供联邦学习环境的平台。

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